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學習能力超群 熟讀百萬病例 非常快速診斷 一歲機械人醫生 能診32種兒科病

[2017-12-07]

本報訊

 

廣州市婦女兒童醫療中心5日舉行了一場特殊的「人機大戰」,一台只有一歲,卻熟讀了180萬份兒科發熱病例的人工智能醫生挑戰8名副高以上的高年資醫生。經過4個小時、過百份病歷的PK,咪姆熊醫生表現出了非常快速的診斷、識別能力。

廣州市婦女兒童醫療中心臨床資料中心主任梁會營表示,咪姆熊醫生一歲了,已經能夠看32種和兒童發熱相關的疾病,診療能力甚至高過中級職稱的主治,略遜於副高職稱的副主任醫師。《南方都市報》報道,不過,即便是擁有超強處理器做後備的人工智能,它的早期學習階段也是非常痛苦的。
人類的語言可以很輕鬆的理解,一個孩子是不是發熱、肚子痛。但AI閱讀時,就得調動很大的記憶體,去運算這幾個簡單漢字所能表達的真實意義。不僅需要理解,還得意會出這些字透露的衍生意義。「咪姆熊剛剛滿月的時候,她的主要工作就是學習語義理解,和同近義詞判斷」,梁會營表示。比如醫學上所說的小細胞肺癌、肺小細胞癌等這些醫學同義詞之間的區別,一個非胸外科、呼吸內科的醫生都可能搞混的知識點,也能將咪姆熊整得團團轉。
但AI的一個巨大優勢,就是學習能力超群,而且速度極快。在能夠將醫生的病案表述轉化成自己的語言理解和消化吸收後,咪姆熊只用了半年的時間就熟讀了100萬份優質甲等病歷,30多份全國、全球性的治療指南和共識。最了不起的是,她還學會了150萬篇兒科發熱相關學術論文,知識已然淵博得很。
「在她半歲的時候,已經對15種發熱相關疾病滾瓜亂熟了。」梁會營透露,到了現在,咪姆熊醫生一歲的時候,熟悉和掌握的兒童發熱疾病已經達到32種,而且已然能夠根據孩子的不夠完整的症狀、資訊,給出最佳的疾病診斷模型,儼然成為一個駕輕就熟的郎中了。
「在人工智能研發領域,我們通常會認定一點,那就是給人工智能學甚麼,他就會變成甚麼。如果給他學習的是優質病歷,他會快速地成長為一個成熟醫生。但如果給了他一條不好的內容,則有可能將其培訓成一個庸醫。」梁會營表示,通俗點說,就是一條錯誤的資訊,可能需要十條、百條的正確資訊來糾正。正是基於這一點,從現有的門診病歷中遴選優質病歷供咪姆熊學習,其實就是給人工智能餵食最為精細的糧食。一年來,不斷的學習中,「咪姆熊醫生」已經吸收了180萬份優質病歷樣本。
「我們的下一步目標,是讓咪姆熊能夠熟練地再掌握41種新增的呼吸內科疾病。這就基本上能解決97%的發熱疾病了。」梁會營表示,熟練掌握了所有和發熱相關的疾病後,咪姆熊醫生發熱版這個熊大醫生也就成熟了。除了研讀發熱的咪姆熊熊大,梁會營等開發團隊也在陸續研發熊二、熊三醫生,分別能夠幫助醫生分析兒童B超檢查報告,能夠提供精準的兒童患者營養支持。

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